吴恩达在斯坦福开设的机器学习课 CS229,是很多人最初入门机器学习的课,历史悠久,而且仍然是最经典的机器学习课程之一。

首先附上 CS229 的课程主页:

http://cs229.stanford.edu/

该课程对机器学习和统计模式识别进行了广泛的介绍。主题包括:监督学习(生成/鉴别学习、参数/非参数学习、神经网络、支持向量机);无监督学习(聚类、降维、核方法);学习理论(偏差/方差权衡;VC理论;大幅度利润);强化学习和自适应控制。本课程还将讨论机器学习的最新应用,如机器人控制、数据挖掘、自主导航、生物信息学、语音识别以及文本和Web数据处理。

某大神给大家总结整理了关于 CS229 非常精炼的几张知识点速查表,包含中文版本!

1.深度学习

2.监督学习

3.非监督学习

4.技巧

5.概率统计

6.线性代数与微积分

完整资源

1.website

这份资源贡献者是一名斯坦福的毕业生 Shervine Amidi。作者关于 CS229 整理了一份超级详细的资源网站,网址为:

https://stanford.edu/~shervine/teaching/cs-229/

2.GitHub

除了在线网站之外,所有的速查表 pdf 文件都放在了作者的 GitHub 上。目前该项目已收获 6000+ stars 了。项目地址:

https://github.com/afshinea/stanford-cs-229-machine-learning

该项目中所有的速查表都配备了英文版、中文版等 5 中语言版本,本文开始所列举的机器学习速查表均来自该 GitHub 项目。

 

 

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